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宏观经济学论文 中国菲利普斯曲线模型的实证分析

2018-12-21 09:23:19来源:组稿人论文网作者:婷婷

  摘 要

  通货膨胀率和失业率一直以来都是政府着力控制的宏观经济变量,而表示二者之间关系的菲利普斯曲线自1958年被提出就受到经济学家和政策制定者的重视。本文通过对中国以及中国湖北省的宏观经济数据的拟合,探寻菲利普斯曲线模型在中国的适应性,并据此给出得出现代形式的菲利普斯曲线对湖北省数据拟合情况更好的结论,最后提出了宏观经济调控的政策建议。

  关键词:菲利普斯曲线 通货膨胀率 失业率 宏观经济

  一、引言

  1.1选题的背景和意义

  现代菲利普斯曲线展示了通货膨胀率和失业率之间此消彼长的关系。在历史上,出现过三种菲利普斯曲线:“失业-工资”曲线、“失业-物价”曲线、“产出-物价”曲线。以上三种菲利普斯曲线,反映了美国、英国等西方国家在上世纪五、六十年代的宏观经济情况。它们分别表明了失业率与货币工资变化率之间的反向对应关系、失业率与物价上涨率之间的反向对应关系、经济增长率与物价上涨率之间的同向对应关系。这三种菲利普斯曲线被称为基本的菲利普斯曲线,它们分别表明的三个对应变动关系被称为基本的菲利普斯曲线关系。

  而无论是失业率、物价增长率和产出增长率,都是宏观经济的政策制定者在运用货币或财政政策时要考虑的变量。经济体中的物价水平普遍持续增长,即通货膨胀,会造成货币购买力的持续下降。如果居民的收入水平没有变化,那么其生活质量就会下降,从而引起社会经济生活秩序混乱,给经济的发展带来不利的影响。失业率是符合“失业条件”者在劳动人口总数中所占的比例,当失业率上升时,经济中本可由失业者进行的产品和劳务的生产增加,由此所带来的机会成本增加。目前我国大量的农村富余劳动力正在转移到城镇,城镇新增的适龄就业人员也有极大的就业需求,使得我国面临着较大的就业压力,就业问题是我国政府宏观经济政策的最主要目标之一。短期内,由于通货膨胀和失业之间存在着此消彼涨的反向变动关系,因此政府的宏观经济政策的目标,是沿着短期菲利普斯曲线的变动,把失业率和通货膨胀率控制在安全范围内。

  我国自1978年开始经济高速增长,到如今经济进入新常态,一直频繁出现高通胀。2008年金融危机后的紧缩的货币政策也没有阻止不断增长的物价,再加上财政赤字的扩大,中国的通货膨胀压力越来越大。正因为通货膨胀率、失业率和经济增长率指标对于宏观经济发展有重要的指导意义,从而凸显了菲利普斯曲线重大的理论意义和实践意义。通过对中国菲利普斯曲线的实证研究,探求其在中国宏观经济中的适用性,从而使菲利普斯曲线成为政策制定者的用力工具,为中国经济更好地发展做出贡献。

  1.2国外学者的研究现状

  首先提出英国货币工资变化率和失业率在英国的变化关系的是菲利普斯,即原始的菲利普斯曲线。由此引发的关于在英国宏观环境下得出的此模型是否能够应用于其他国家的研究持续到今日。萨缪尔森和索洛将货币工资变化率替换为通货膨胀率。弗里德曼创造性地提出了适应性预期假设。理性学派则完全否定了菲利普斯曲线。新凯恩斯主义强调名义的工资粘性,从而提出了交错价格调整理论。加力和格里特提出了πt=λytc+γfπt-1+γbπt-1+ϑt的模型,将前瞻性和后顾性结合起来,能够较好地拟合菲利普斯曲线曼昆和里斯提出了粘性信息的菲利普斯曲线。

  同时,外国学者也对中国情况是否也能被菲利普斯曲线解释进行了研究。Sandeep Mazumder(2014)通过对1987年至2007年的通货膨胀数据的分析,运用计量方法的拟合了原始的菲利普斯曲线以及新凯恩斯主义的菲利普斯曲线,从而否定了新凯恩斯主义的菲利普斯曲线模型对中国数据的拟合效果,发现了原始的菲利普斯曲线中国情况的适用。Changsheng Chen、Eric Girardin、Aaron Mehrotra认为通货膨胀率的上升应该归因于国际经济环境的疲软而不是某个国家国内经济的疲软,在此基础上,运用非嵌套式回归对中国各个省份的菲利普斯曲线进行了拟合,同时进行了对产出缺口的测定和汇率对通货膨胀的影响的分析,其结果强调了跨过因素对中国通货膨胀率增长的影响。

  1.3国内学者的研究现状

  中国学者也对菲利普斯曲线进行了大量的研究。赵伟、萧月华、王宇雯(2007)正对国内外学者关于菲利普斯曲线的研究进行了综述的基础上,通过对改革开放以来中国宏观经济政策的变化及影响,分析曲线的特殊走向和变化特点,探求了菲利普斯曲线在中国变形的原因。郑挺国、王霞、苏娜(2012)运用多种退势方法构建了预测模型,分析了对通货膨胀的实时预测的印象因素,发现了产出缺口对于提高通货膨胀的预测精度的作用,同时得出“产出—通胀”型菲利普斯曲线无法很好地实时预测的中国的通货膨胀。陈建宝、乔宁宁(2013)通过对产出缺口的测度,用非线性平滑转换模型较好的拟合了近年来中国的菲利普斯曲线,刻画了在我国产出缺口和通货膨胀之间存在的动态非线性关系,同时分析了这种影响的阶段性特征,具有很强的实践意义。贺根庆,王伟(2013)运用新凯恩斯主义对影响中国的通货膨胀因素进行了分析,从而进一步解释了中国的菲利普斯曲线。徐海(2014)在1985年至2011年中国宏观经济数据的基础上进行实证分析,通过对附加预期和考虑GDP增长的菲利普斯曲线模型的回归,得出了具有61%的解释力度的菲利普斯曲线模型。桑瑜(2017)创造性地运用马克思政治经济学否定了菲利普斯曲线,从三个层面上一一指出了其理论错误,重点指出了马克思主义中关于工资和价格的理论,通过揭露通胀与失业的本质及实证分析最终提出了供给侧结构性改革要重点推动的政策建议。何启志、姚梦雨(2017)在比较多种方法后最终运用可预测滚动法测度通货膨胀预期,在模型中合理地包含了公众对通货膨胀预期的非对称性,然后应用以上成果构建了具有时变系数的菲利普斯曲线,进一步分析了菲利普斯曲线在中国的动态变化,最后提出了对策建议。

  1.4本文结构及创新点

  本文的结构安排如下:第二章在原始的菲利普斯曲线的基础上,将适应性预期假设以及GDP增长对通货膨胀带来的冲击加入模型,对中国1978年至2017年的宏观经济数据进行了拟合。在剔除距离趋势线较远的特殊点后,去掉模型中的常数项后,对数据再次进行拟合。第三章在前述模型的基础上分时段具体分析了中国菲利普斯曲线形成以及变化的原因,在时间的推移中,跟随菲利普斯曲线了解中国宏观经济环境的变迁。第四章创造性地针对湖北省1993年至2016年的经济数据进行了菲利普斯曲线的拟合,得到了较为满意的结果。第五章通过对以上内容的分析,总结了菲利普斯曲线对中国宏观经济指标预测的意义,最后对中国经济的政策制定者提出了宏观调控的建议。

  二、对中国数据的实证分析

  中国自1978年开始实行改革开放,1992年正式建立社会主义市场经济体制,形成了以公有制经济为主体、多种所有制共同发展的所有制结构。十八届三中全会将市场提升为在资源配置中起决定性作用的地位。中国的经济在四十多年内翻了五番有余。作为衡量宏观经济的重要指标,GDP增长率、通货膨胀率、失业率对于政策制定者有着很重要的意义。政府在追求低通胀和低失业的同时,又在二者的反向变动中寻求着最优解。因而在“看得见的手”的政策制定中,菲利普斯曲线有着重要的指导意义。以下运用现代的菲利普斯模型对中国的数据进行拟合。

  2.1数据的选取

  选取中国自改革开放以来即1978年至2017年的CPI增长率数据、城镇登记失业率数据及GDP增长率数据 数据来源于中经网统计数据库db.cei.gov.cn/。

  ,绘制为散点图,如图2.1。GDP增长率作为经济冲击因素没有表现在散点图中。其中1984年、1985年和1992年、1993年因15%以上的高通货膨胀而远离趋势线。其余数据排列在趋势线两侧,更多地位于趋势线下方。从线性趋势线可以看出,中国的通货膨胀率和失业率具有反向变动的趋势。同时可以发现,对于同一失业率,存在不同的通货膨胀率,于是将GDP增长率引入模型作为冲击因素。

  图2.1-中国1978-2017年通货膨胀及失业率数据的散点图

  2.2模型的建立及拟合

  2.2.1数据序列检验

  在对数据样本进行建模之前,首先要检查样本的平稳性,否则会出现伪回归。单位根检验是指检验序列中是否存在单位根,如果序列中存在单位根,则序列为非平稳序列,会使回归分析中存在伪回归。用EViews7.2软件对数据样本序列进行ADF、PP检验,结果如表2.1。

  表2.1-ADP、PP检验结果

  变量各变量水平值的平稳性检验ADF检验值PP检验值5%显著水平临界值10%显著水平临界值结果GDP-3.521219-3.186728-2.945842-2.611531平稳INF-3.317420-3.317420-2.945842-2.611531平稳UNE-1.965816-2.194949-2.945842-2.611531非平稳ΔUNE 表示中国失业率变量的一阶差分。

  -3.037442-3.083037-2.941145-2.609066平稳

  由表2.1可知,GDP增长率、通货膨胀率和失业率的一阶差分的ADF检验和PP检验得到t统计值都比显著性水平为10%的临界值要小,因此,这三个序列不存在单位根,在10%的置信水平下是平稳的时间序列。

  由于样本都来自于中国宏观经济统计数据,因此,在进行回归之前,为了避免变量之间存在多重共线性而不能得到正确的系数估计值,要对INF(-1)、UNE、GDP三个变量进行多重共线性的检验。结果如表2.2。

  表2.2-多重共线性检验

  序列名称INF(-1)UNEGDPVIF值INF(-1)1.000000-0.363530-0.1954041.509727UNE-0.3635301.000000-0.3207445.698720GDP-0.195404-0.3207441.0000005.990347

  由表2.2可知,INF(-1)、UNE、GDP三个变量之间的相关系数最大为0.364,此值较小。方差膨胀因子(VIF)是指解释变量之间存在多重共线性时的方差与不存在多重共线性时的方差之比。VIF越大,表示变量之间的共线性越严重。当VIF值小于10时,变量之间不存在多重共线性;当VIF值在10和100之间时,变量之间存在较强的多重共线性;当VIF值大于100,变量之间存在严重多重共线性。由表2.1方差膨胀因子(VIF)的检测值可以看出,变量之间不存在很强的多重共线性。经过检验,数据可以进行模型的拟合。

  2.2.2模型的建立

  现代形式的菲利普斯曲线是由通货膨胀率的预期、周期性失业和供给冲击共同决定的。用公式表示为:

  πt=Eπ-βu-un+v

  上式中的β是衡量通货膨胀率对周期性的失业的反应程度的参数,而-β则表示,在其他条件相同的情况下,低失业率与高通货膨胀率相联系。

  为了使菲利普斯曲线有利于政策制定者分析所面临的选择,需要引入适应性预期假设。适应性预期假设是指人们倾向于根据最近获取的通货膨胀率,以此来形成通货膨胀预期,即Eπ=πt-1。由此,菲利普斯曲线改写为:

  πt=πt-1-βu-un+v

  上式中的πt-1意味着通货膨胀是有惯性的。这种惯性的产生是由于未来的通货膨胀的预期受到过去的通货膨胀的影响,而这些预期会影响人们去设定价格和工资。

  根据现代菲利普斯曲线模型和适应性预期假设,可以得到如下模型:

  πt=C+β1πt-1-β2u+β3v

  对于缺失的自然失业率的估计值,我们用常数项来代替,同时给上期通货膨胀值、失业率和供给冲击全部加上系数。接下来,我们将所得样本序列应用于模型的拟合和估计。

  2.2.3模型的拟合

  将数据导入,用最小二乘估计得到估计值和如下的式子:

  πt=-0.0202+0.5685πt-1-0.5834u+0.6360v

  (-0.3582) (3.8408) (-0.6128)(2.0602)

  F=8.2595 Ajusted R-Squared=0.3643 DW=1.9526

  由上式可以得到过去的通货膨胀的影响程度为0.5685,失业率的影响程度为0.5834,经济增长带来的供给冲击的影响程度为0.6360。模型的解释力度为36%,说明模型对于解释通货膨胀的力度较弱。常数项估计值为负,不符合β2un为正的设定。DW值非常接近2,说明残差是服从正态分布的,即说明此模型是无偏的。

  如果按照模型的设定,上述结果得到的自然失业率为-3.46%,这不符合现实情况,说明在给出自然失业率估计值的情况下,模型拟合出的常数项应该会更小,即对于中国来说,模型倾向于放大通货膨胀的估计值。

  在样本数据中1984年、1985年和1992年、1993年因15%以上的高通货膨胀而远离趋势线。这样的特殊点会降低模型的解释力度。将1984年、1985年和1992年、1993年的数据去除,得到如下的拟合结果:

  πt=-0.0120+0.5635πt-1-0.5512u+0.5060v

  (-0.2533) (4.6352) (-0.6250) (1.7215)

  F=10.6796 Ajusted R-Squared=0.4757 DW=1.7348

  由上式可以得到过去的通货膨胀的影响程度、失业率的影响程度、经济增长带来的供给冲击的影响程度较第一个拟合结果都减小了。但整个拟合的解释力度增加为47%,这说明,现代形式的菲利普斯曲线对中国宏观经济情况的有47%的解释力度。同时得出与第一个结果相同的结论,即对于中国来说,模型倾向于放大通货膨胀的估计值。

  三、对中国菲利普斯曲线的分析

  在菲利普斯曲线理论的发展演变过程中,大多数经济学家都承认,在短期存在两种菲利普斯曲线。第一种是相互交替的负斜率的菲利普斯曲线;第二种是通货膨胀率与失业率相互促进的正斜率的菲利普斯曲线。而在长期,菲利普斯曲线则是垂直的。

  而中国1978年至2017年的数据显示,见下图3.1中国的菲利普斯曲线呈现出正负斜率 交替的形式,其中夹杂着垂直或水平的菲利普斯曲线,具有周期性波动的特点。

  图3.1-中国的菲利普斯曲线

  长期菲利普斯曲线是由短期菲利普斯曲线组合起来的,其模型既有周期性、不规则性的运动特征,还具有发散式或收敛式的运动特点。在不同的历史时期,长期菲利普斯曲线可能向逆时针方向运动,也可以向顺时针方向运动。正是长期菲利普斯曲线所具有上述的特征,使得菲利普斯曲线在运动变化的过程中很容易发生变形。接下来,我们将长期菲利普斯曲线分解为短期菲利普斯曲线,去探寻中国菲利普斯曲线的变化。

  4.1斜率为正的菲利普斯曲线

  菲利普斯曲线的斜率为正说明通货膨胀率和失业率同向变动。1980年至1983年,中国的通货膨胀率和失业率同向减小,而1991年至1994年,中国通货膨胀和失业率同向增大。

  图3.2-1080-1983年中国的菲利普斯曲线

  1980年高达7.5%的通货膨胀率提高了中央对宏观经济调控的力度。在通货膨胀率下降时,失业率出现了大幅下降。根据当时的情况可以知道,原因有了两个:政府的调控和非国企的兴起对劳动力的大量需求。政府为缓解城镇就业压力,为知青安排就业岗位,在紧缩的同时,牺牲了国企的生产效率。此时,出现了城镇劳动力短缺的状况。

  图4.3-1991-1994中国的菲利普斯曲线

  1991年至1004年出现了通货膨胀率和失业率同时增加的状况。1992年开始,我国的总投资增长很快,投资过热,货币供应量也迅速增长,造成了通货膨胀率在1994年达到了改革开放以来的顶峰。但此期由投资过热带来的通货膨胀并没有带来更多的就业机会,然而在科学技术的进步排挤工人以及国企大幅裁员的情况下,失业率持续走高。

  4.2斜率为负的菲利普斯曲线

  菲利普斯曲线的斜率为正说明通货膨胀率和失业率反向变动,符合原始的菲利普斯曲线的设定。1994年至1997年我国的宏观情况正好属于这一类。此期我国的通货膨胀率在降低,失业率有微小的升高。在经历了前期的高通货膨胀率后,现在的投资在降温,逐渐步入平稳,而失业率也比较稳定。

  图4.4-1994-1997中国的菲利普斯曲线

  4.3垂直的菲利普斯曲线

  垂直的菲利普斯曲线是指通货膨胀变动的同时失业率保持不变。1997年至2000年我国的失业率保持在3.1%,2010年至2015年我国的失业率保持在4.1%。这种情况符合长期菲利普斯曲线的设定。

  图4.5-1997-2000中国的菲利普斯曲线

  1997年至2005年,我国失业率恒定,原因主要在于政府通过增加投资来吸收劳动力。在此期间,国家的基本建设支出在1998年和1999年分别同比增长36%和53%。同时,我们发现通货膨胀率在零附近,甚至出现了通货紧缩,可以看出国内需求不足,经济过冷。

  图4.6-2010-2015中国的菲利普斯曲线

  2010年至2015年,我国失业率恒定,而通货膨胀率出现了先增加后减少的状况。原因主要在于2008年金融危机过后,国内投资收到重创,政府为维护社会稳定,促进大学生就业、农民工就业和城镇人口就业,缓解金融危机带来急遽上涨的失业人口。同时,我们发现通货膨胀率在2011年后出现了下降,中国政府在降低通货膨胀率和降低失业率方面做出了巨大的努力。

  4.4不规则的菲利普斯曲线

  1984年至1990年呈现出一种不规则的变化,通货膨胀率和失业率没有明显的正向后反向关系。在这个时期,失业率在逐步增加,而通货膨胀率经历了突然增加又突然降低的状况。此间,我国出现了建国以来的两个独特现象:抢购挤兑和投机倒把。这样不仅会使社会总供给和总需求严重失衡,造成了需求拉动型通货膨胀,而且使价格机制无法正常运行,通货膨胀严重影响了居民的生活,同时使人们对通货膨胀的预期增大。

  图4.7-1984-1990中国的菲利普斯曲线

  2004年至2009年中国的菲利普斯曲进行了一次短期的顺时针运动。其中失业率保持在4.0%至4.3%之间,变化不明显;而通货膨胀率却经历了先减小再增大又急速减小的过程。在金融危机之前,我国的通货膨胀率表现为急速上升,这是投资过热的信号;而在金融危机爆发后,通货膨胀率又急速降低,直至达到通货紧缩。而投资带来的通胀并没有带来更多的就业机会,而金融危机的爆发却导致了失业率的上升。

  图4.8-2004-2009中国的菲利普斯曲线

  基于上述对我国各阶段菲利普斯曲线的具体分析,不同的菲利普斯曲线有着不同的经济意义。第一,通货膨胀率和失业率同时下降的具有正斜率的菲利普斯曲线有着最为积极的经济意义,此时伴随的往往是持续的快速的经济增长。第二,在二者相互交替的情形下,菲利普斯曲线又分为两种情况:在二者的变动相对稳定的情况下,对经济增长带来的消极影响较小,即使存在着较大的消极影响,其作用也十分有限;而在二者的变动波动较大的情况下,往往会伴随经济的倒退甚至连续的负增长,会导致经济的大起大落和严重的经济衰退。第三,通货膨胀率和失业率同时上升的具有正斜率的菲利普斯曲线传递着经济严重衰退的信号。

  四、对湖北省数据的实证分析

  湖北,简称“鄂”,中华人民共和国省级行政区,武汉市为省会,因位于长江中游、洞庭湖以北,故名湖北。地处中国中部,全省国土总面积18.59万平方千米。湖北水资源丰富,素有“千湖之省”之称,三峡工程是世界上最大的水利枢纽工程,是中部地区最大的综合交通通信枢纽,有“中国立交桥”之称。湖北是中国重要的科教基地,截至2016年5月全省拥有普通高校129所,在校大学生人数140.18万人,世界一流大学建设高校有2所,世界一流学科建设高校有5所。科教文化实力位居全国前列,国家科技奖获奖项目数量曾连续7年位居全国前四。湖北省是我母校武汉大学的所在地。

  4.1数据选取

  选取湖北省1993年至2016年的CPI增长率数据、城镇登记失业率数据及GDP增长率数据 数据来源于中华人民共和国国家统计局网站www.stats.gov.cn/。

  ,绘制为散点图,如图4.1。GDP增长率作为经济冲击因素没有表现在散点图中。其中1994年、1995年因20%以上的高通货膨胀而远离趋势线。其余数据排列在趋势线两侧,更多地位于趋势线下方。从线性趋势线可以看出,湖北省的通货膨胀率和失业率同样具有反向变动的趋势。

  图4.1-湖北省1993年至2016年的通货膨胀和失业率数据的散点图

  4.2模型的建立和拟合

  4.2.1数据序列检验

  在对数据样本进行建模之前,首先要检查样本的平稳性,否则会出现伪回归。单位根检验是指检验序列中是否存在单位根,如果序列中存在单位根,则序列为非平稳序列,会使回归分析中存在伪回归。用EViews7.2软件对数据样本序列进行ADF检验,结果如表4.1。

  表2.1-ADP检验结果

  变量变量水平值的平稳性检验ADF检验值5%显著水平临界值10%显著水平临界值结果GDP-3.192467-3.029970-2.655194平稳INF-4.164703-3.029970-2.655194平稳UNE-0.637673-3.029970-2.655194非平稳ΔUNE-2.973644-3.004861-2.642242平稳

  由表4.1可知,GDP增长率的ADF检验得到t统计值比显著性水平为5%的临界值要小,通货膨胀率的ADF检验得到t统计值比显著性水平为5%的临界值要小,失业率的一阶差分的ADF检验得到t统计值比显著性水平为10%的临界值要小,因此,这三个序列不存在单位根,在10%的置信水平下是平稳的时间序列。

  由于样本都来自于湖北省宏观经济统计数据,因此,在进行回归之前,为了避免变量之间存在多重共线性而不能得到正确的系数估计值,要对INF(-1)、UNE、GDP三个变量进行多重共线性的检验。结果如表4.2。

  表4.2-多重共线性检验

  序列名称INF(-1)UNEGDPINF(-1)1.000000-0.2989450.424667UNE-0.2989451.0000000.423660GDP0.4246670.4236601.000000

  由表4.2可知,INF(-1)、UNE、GDP三个变量之间的相关系数最大为0.425,此值较小。由方差膨胀因子(VIF)的检测值可以看出,变量之间不存在很强的多重共线性。经过检验,数据可以进行模型的拟合。

  4.2.2模型的拟合

  将数据导入,用最小二乘估计得到估计值和如下的式子:

  πt=-0.0078+0.5499πt-1-2.6573u+1.0788v

  (-0.1531) (3.9442) (-1.5741)(2.2991)

  F=20.0505 Ajusted R-Squared=0.7221 DW=1.0789

  由上式可以得到过去的通货膨胀的影响程度为0.5499,失业率的影响程度为2.6573,经济增长带来的供给冲击的影响程度为1.0788。模型的解释力度为72%,说明模型对于解释通货膨胀的力度较强。常数项估计值为负,不符合β2un为正的设定。DW值较接近2,说明残差是服从正态分布的,即说明此模型是无偏的。

  如果按照模型的设定,上述结果得到的自然失业率为-0.29%,这不符合现实情况,说明在给出自然失业率估计值的情况下,模型拟合出的常数项应该会更小,即对于湖北省来说,模型倾向于放大通货膨胀的估计值。

  五、结论

  中国疆域辽阔,地大物博,人口众多,东西部经济发展很不均匀。根据第二章和第四章所得到的模拟结果可以看出,现代形式的菲利普斯曲线对中国宏观经济数据拟合情况较差,而对湖北省的数据拟合情况良好,符合预期。这说明,通货膨胀率的影响因素还有很多,如货币发行量。对于适应性预期假设也存在一定的不合理之处,因为人们是有相当程度的理性预期的,并不一定把上期的通货膨胀率作为预期。另外物价和工资的调整是需要时间的,即存在黏性,这时真实的通货膨胀在时间点上并没有与失业率对应,由此产生了模型拟合的误差。

  失业率、通货膨胀率和经济增长率都是衡量宏观经济状况的重要指标。在宏观经济理论中,失业率与经济增长率之间有明显的反向关系。但是通货膨胀和经济增长之间并没有相关关系,联系第四章中国菲利普斯曲线运动的情况,失业率和通货膨胀率之间也没有稳定的相关关系。

  虽然通货膨胀和经济增长之间没有直接的相关关系,且通货膨胀并不会直接带来产量损失,但是在实际的经济发展过程中,会经常出现与剧烈波动的通货膨胀相伴的经济衰退。当面临高通货膨胀时,政府总是会采取策略抑制通货膨胀,通常紧缩性的财政和货币政策。而与通货膨胀不同,失业会直接引起经济损失,而且会存在无法估量的社会成本。尽管通货膨胀和失业在长期没有稳定的关系,但是在短期,二者之间表现出了此消彼长、同时上升或下降的状况,而且会较大概率出现此消彼长的情形。因此在现实中,如何在二者之间权衡取舍成为一个重要的难题。

  具体来说,宏观经济发展要顺应菲利普斯曲线的环形运动规律,这要求政府在制定政策时要全面考虑政策的短期及长期效应。短期的宏观经济政策应该顺应菲利普斯曲线每一个阶段的循环变动,缩短曲线处于二者协同上升阶段的时间,尽量延长曲线处于二者协同下降阶段的时间。长期的宏观经济政策在于顺应菲利普斯曲线环形的运动规律,把握曲线运动的周期性,控制二者的波动幅度,促进曲线进行收敛运动。

  基于上述的分析,短期宏观经济政策可以有以下四种组合:第一,当菲利普斯曲线呈现失业率下降而通货膨胀上升的状况时,政府应采取中性的财政政策和紧缩的货币政策。第二,当菲利普斯曲线呈现通货膨胀下降而失业率升高的状况时,政府应采取扩张性的财政政策和中兴的货币政策。但对于赤字较大的国家不适合采用扩张性的财政政策,只有实现经济的持续增长和劳动力市场的结构性改革,才能够促进就业。第三,当菲利普斯曲线呈现通货膨胀率和协同上升的状况时,政府应采取扩张性的财政政策和紧缩性的货币政策,提高政府对宏观经济调控的力度。第四,当菲利普斯曲线呈现通货膨胀率和失业率协同下降的状况时,这是最为理想的宏观经济的运行态势,政府应采取中性的财政和货币政策。在实际的政策操作中,政府要充分认识到政策的滞后性,注重政策的短期效应和长期效应的有机结合。其次要注意宏观经济政策之间的协调配合。再次,要注意各个宏观经济政策之间的渐进和平衡,以求达到最良好的政策效果。

  菲利普斯曲线自1958年首次被提出,经历了几十年、数位经济学家的修正,一直在为更好地解释宏观经济而发挥着重要作用。在经济全球化和各国宏观经济状况更加复杂的今天,如何在找到能到更好拟合现实情况的菲利普斯曲线成为一个重要课题,值得我们一直去探求。

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